基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法

现有视频去雾算法由于缺少对视频结构关联约束和帧间一致性分析,容易导致连续帧去雾结果在颜色和亮度上存在突变,同时去雾后的前景目标边缘区域也容易出现退化现象。针对上述问题,该文提出一种基于雾线先验的时空关联约束视频去雾算法,通过引入每帧图像在空间邻域中具有的结构关联性和时间邻域中具有的连续一致性,提高视频去雾算法的求解准确性和鲁棒性。算法首先使用暗通道先验估计每帧图像的大气光向量,并结合雾线先验求取初始透射率图。然后引入加权最小二乘边缘保持平滑滤波器对初始透射率图进行空间平滑,消除奇异点和噪声对估计结果的影响。进一步利用相机参数刻画连续帧间透射率图的时序变化规律,对独立求取的每帧透射率图进行时序关联修正。最后根据雾图模型获得最终的视频去雾结果。定性和定量的对比实验结果表明,该算法下视频去雾结果的帧间过渡更加自然,同时对每一帧图像的色彩还原更加准确,图像边缘的细节信息显示也更加丰富。     

铁路视频监控图像的一种暗通道去雾改进算法

针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率,提出了采用采样变换图像获取透射率进行铁路视频监控有雾图像去雾处理的改进方法;该方法利用求取下采样透射率并利用插值还原透射率以估算无雾图像,可以在保持处理效果的同时,有效节省图像去雾的处理时间及与对处理单元资源的需求;通过分析及仿真计算验证了该方法的有效性,具有良好的工程实用性.     

融合双尺度暗通道的单图像去雾方法

针对使用单一尺度滤波窗口计算暗通道的去雾方法会使去雾图像产生光晕的问题,提出融合双尺度暗通道的单图像去雾方法。该方法使用大、小两种尺度滤波窗口,分别计算两个暗通道及其最大值滤波结果,并实现了大尺度暗通道与两个最大值滤波结果的融合,以融合后的暗通道计算透射率,并进行幂函数调整和向导滤波,最后以优化后的透射率实现图像去雾。实验结果表明,该方法能很好地消除景深边缘的光晕及天空区域的彩色斑块,恢复后的图像有理想的亮度和对比度,且算法实现简单。     

基于暗通道先验的去雾算法研究

针对暗通道先验去雾算法中存在的块效应、算法复杂度高等问题,提出了一种改进的基于暗通道先验的去雾算法.首先,通过暗通道先验去雾算法得到粗略透射率,再通过峰值信噪比自适应调节雾气参数,以获取最优透射率.然后,将上述结果分别作为多层感知器的输入向量和目标向量进行训练,以建立粗略透射率到最优透射率之间的映射并得到最优透射率.最后,结合大气光值复原无雾图像.实验结果表明,本算法能有效改善块效应,提高复原效率,且能在一定程度上提升图像细节的清晰度.     

基于改进暗通道和自适应容差的图像去雾算法

传统暗通道去雾算法计算的透射率图存在块效应,易造成复原图像白边现象,同时图像中天空、白云等明亮区域不适用暗通道原理,易引起去雾图像失真。本文结合引导滤波和自适应容差机制提出了一种基于多尺度暗通道和自适应容差的去雾算法,可有效避免以上问题。首先,计算3种不同尺寸滤波窗口下的透射率初估计,并对估计结果进行有效融合;接着,通过引导滤波对透射率进行细化,以获得鲁棒性和准确性更好的多尺度透射率图;然后,引入自适应容差策略对图像中明亮区域的透射率进行修正;最后,由于暗通道去雾图像整体亮度偏暗,因此对去雾图像的亮度和对比度进行亮度补偿。实验结果表明,采用不同算法对不含和少量天空区域的图像去雾,信息熵约提高0.2 bit/symbol,平均梯度约提高0.5,PSNR约提高8 dB。对较多和大量天空区域图像去雾,PSNR约提高3 dB,SSIM约提高0.1。较好地实现了去雾图像细节清晰、颜色可靠且明亮区域去雾效果良好等要求。     

一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法

针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题,本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像,结合夜间图像成像模型,获取改进的透射率分布,对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明,经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高,图像明暗对比度得到较好的拉伸,可以实现夜间有雾图像的有效去雾。     

一种基于暗通道先验的快速图像去雾算法

目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源.本文在暗通道先验算法基础上提出一种快速去雾算法,首先用"边缘替代法"代替原算法中的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对明亮区域暗通道失效情况,提出了一种基于双阀值的明亮区域识别方法和透射率修正机制,提高了暗通道先验的适用范围;最后对去雾图像再采用非线性对比度拉伸进行增强处理,改善了去雾图像的视觉效果.实验表明:本文算法不仅极大地降低了计算复杂度,而且去雾能力优于原算法.     

区域透射率融合的暗通道图像去雾方法

针对传统基于暗通道先验的去雾方法容易导致边缘区域和天空区域分别出现伪影和颜色失真的问题，提出了一种基于区域透射率融合的暗通道图像去雾方法。首先，将含雾图像分为非天空、天空及过渡边缘等3个区域。其次，在暗通道结合块透射率估计和点透射率估计分别对非天空区域和过渡边缘区域进行融合，并利用梯度域引导滤波进行平滑处理，得到融合后的暗通道透射率。然后，合成天空区域的亮度透射率和暗通道融合透射率，以获得最终的透射率。最后，利用得到的透射率和改进后的大气光值对图像进行复原，得到去雾结果图像。实验结果表明，与传统暗通道方法相比，所提方法明显更优，其在有效抑制边缘伪影的同时能够较好地保留含雾图像的颜色特征。所提方法得到的去雾图像在主观评价和客观评价方面均能取得更好的结果。     

一种改进的暗通道先验去雾算法研究

为了解决经典暗通道先验算法颜色偏暗、过饱和,天空区域出现光晕、噪声等问题,提出了一种改进的暗通道先验去雾算法.首先,通过对大气光的物理意义进行分析,将图像天空区域的亮通道值作为估值;然后针对传统去雾方法先验条件改进透射率估计,根据Hue-Saturation-Intensity颜色模型的图像增强结果计算粗透射率;之后使...     

区域分割优化的暗通道先验去雾算法

较为经典的去雾算法是暗通道先验去雾算法,但该算法会产生天空区域光晕失真现象。为此,提出区域分割优化的改进暗通道先验去雾算法。首先提出K均值聚类分割算法,得到区域类别标签图;以大气光值选取区域为掩膜,求出类别标签图中天空区域的类别标签值,依据二值分类法将类别标签图转换为包含天空区域和前景区域的二值图;然后对透射率图进行区域优化处理,克服暗通道先验去雾算法天空区域低估透射率的不足;最后将有雾图像代入有雾图像退化模型,还原出颜色逼真的无雾图像。利用不同去雾算法进行去雾对比实验,结果表明,该算法消除了天空区域的光晕失真现象,去雾图像细节获得明显增强,去雾效果优于其他去雾算法,实验验证了该算法的正确性和可行性。     

基于Wiener滤波的快速视频去雾算法

雾霾环境会极大的降低视频中事物的能见度。针对于目前去雾算法存在运算复杂度大、处理时间长的缺点,提出一种基于Wiener滤波的快速去雾算法,首先获取暗原色模型,通过Wiener滤波自适应获取透射率分布图并进行初级及深度去雾,最后通过自适应对数变换进行亮度调整,得到去雾后图像。实验证明,相比现有的先进方法,本文的算法具有处理速度快和去雾效果好的优点。     

基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法

针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失 真、去雾图像整体偏暗等问题,提 出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮 区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作 为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透 射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表 明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像 的综合质量。     

一种快速的单幅图像去雾算法

为了解决基于暗原色先验的单幅图像去雾算法运行效率低,以及去雾后在图像的明亮灰白区域存在图像色彩失真的问题,提出一种快速有效的单幅图像去雾算法.该算法基于HSI色彩空间进行粗略的透射率以及大气光的估计;然后,用导向滤波对粗略的透射率进行平滑,再利用阈值法对灰白明亮区域的透射率进行修正,得到最终的透射率;最后,进行色彩调整得到复原图像.实验结果表明,本文算法具有很高的运行效率,能有效提高复原图像的清晰度和对比度.     

结合区域生长与容差机制的暗通道去雾算法

针对传统的暗通道先验算法在处理带有大面积天空区域的有雾图像时出现明显的块效应、色彩失真和亮度偏低等问题,提出了一种结合区域生长与容差机制的去雾算法。首先通过灰度图腐蚀求出暗通道;接着利用种子区域生长法分割出天空区域,并把天空区域的平均灰度值作为大气光值估计;然后结合大气散射模型得到粗略的透视率,并采用改良的容差机制和引导滤波对透视率进行修正和细化;最后,引入Retinex法对图像进行后处理,进一步调整色彩和亮度。实验结果表明,本文提出的去雾算法对带有天空区域的图像去雾效果明显,天空区域的色彩有了显著改善,图像整体清晰明亮。     

基于FPGA的高清实时视频去雾系统的设计与实现

实现了基于Xilinx XC6SLX45 FPGA的高清实时视频去雾系统,详细介绍了系统的逻辑框架及主要的算法实现.首先,介绍了整个系统的硬件框架及FPGA内部的逻辑框架;其次,描述了改进的暗原色先验去雾算法,给出了在FPGA中的算法实现过程;最后,对系统进行测试.实验结果表明,该系统实现了预期的高清视频实时去雾,并具有自适应功能,去雾效果良好.     

基于天空区域识别暗通道算法的红外图像去雾

为了提高红外图像去雾的效果,提出天空区域识别暗通道算法。首先通过双阈值把有雾图像划分为天空区域、非天空区域、交叉区域;接着天空区域、非天空区域、交叉区域的大气光值、透射率采用不同的方法计算,避免了暗通道算法的局限性;最后给出了算法流程。实验结果表明,本文算法对含有天气区域有雾图像的去雾结果清晰,平均梯度、综合评价相比其他算法较好,本文算法对天空区域与非天空区域有比较复杂的交叉区域的红外图像去雾后的平均梯度值相比暗通道算法提高了28.02,综合评价值提高了19.88。     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾

为了提高红外图像去雾效果,提出改进暗通道算法。首先利用近红外光在天空区域与非天空区域的穿透能力不同,天空区域的红外能量相对非天空区域能量较小,通过红外有雾图像的能量差异性划分为天空区域、非天空区域;接着天空区域的大气光值通过滑动窗口的像素亮度平均值计算,透射率考虑近红外波段衰减,非天空区域的大气光值、透射率通过改进暗通道算法计算;最后通过各区域大气光值、透射率恢复出无雾图像。实验结果表明,本文算法对红外图像去雾结果清晰,图像细节信息较好,评价指标较优。     

基于暗原色先验去雾的改进算法

暗原色先验去雾方法在单幅图像去雾方面效果明显,但该方法算法复杂度高、处理耗时。针对该算法不足之处,在传统的暗原色先验去雾方法基础上,提出一种改进算法。改进算法通过高斯滤波和腐蚀对透射率图进行优化;同时,为避免原算法的冗余计算,采用了一种快速计算初始透射率方法;并且通过Gamma变换和对比度增强方法对去雾后图像进行亮度和对比度增强处理。实验结果显示,改进算法处理效果与原算法基本一致,算法效率得到显著提高,应用在视频增强领域可以达到准实时。